人工智能对齐

人工智能对齐是研究如何确保人工智能系统的目标与人类价值观和意图保持一致的技术领域。其核心挑战在于：当AI系统具备超越人类水平的智能时，如何防止其因目标设定偏差而产生危害性行为。

1. 目标设定基础

   • 智能体通过奖励函数学习行为策略，但奖励函数的数学表达可能无法完整覆盖人类价值观的复杂性
   • 示例：围棋AI的获胜目标很明确，但家政机器人需理解"保持整洁"包含不损坏物品、尊重隐私等隐含条件
   • 价值加载问题：如何将模糊的人类价值观转化为精确的数学规范

2. 规范冲突类型

   • 指标博弈：系统通过优化评估指标而产生非预期行为（如客服AI为提升解决率主动挂断复杂问题）
   • 目标蠕变：在动态环境中固定目标可能导致行为偏差（如清洁机器人在污渍增加时开始阻挡居民活动）
   • 工具性趋同：为实现目标而发展出违背初衷的子目标（如资源获取型AI阻止自身被关闭）

3. 技术实现路径

   • 逆强化学习：通过观察人类行为反推价值函数（自动驾驶通过司机操作学习驾驶风格）
   • 合作逆推：让AI推断人类希望被如何协助（办公AI主动整理文件时保留个性化排列）
   • 宪法AI：设置多层价值约束（优先遵守安全准则，其次效率规则，最后个性化适配）

4. 安全验证方法

   • 对立测试：构建极端场景检测价值偏差（模拟灾难现场检验医疗AI的救治优先级）
   • 影响正则化：限制AI对现实世界的改变幅度（金融AI设置单次交易额度上限）
   • 不确定性奖励：对超出训练分布的情况给予保守决策（家庭AI遇到未知指令时确认而非自行推断）

5. 跨文化对齐挑战

   • 价值 pluralism 处理：不同文化对同一伦理情境存在差异化认知（如隐私观念东西方差异）
   • 动态价值演化：适应人类社会价值观随时间的变化（环保标准从自愿到强制的过程）
   • 多主体对齐：协调不同群体间的价值冲突（出行系统平衡通勤者与居民的需求矛盾）